研報006期丨2023年中國科技與IT十大趨勢走向

當前，企業(yè)使用“多云混合”技術已成常態(tài)。然而，各種云部署模式之間存在著資源調(diào)度、協(xié)同管理、能力共享等問題，并且這會導致“多云混合”出現(xiàn)“多云孤島”的狀態(tài)。為了解決這些問題，可以采用升級云基礎設施的“東數(shù)西算”工程和升級云基礎架構的“分布式云”作為代表。通過統(tǒng)一基礎架構以及利用系統(tǒng)化的云網(wǎng)絡邊緣設施，可以降低云能力從中心到邊緣的下降趨勢，實現(xiàn)不受影響的云技術交付，從而達到體系化、融合化的云服務。一云多態(tài)則可以更好地滿足傳統(tǒng)行業(yè)的復雜場景和邊緣場景的業(yè)務需求，同時加速云計算技術在傳統(tǒng)行業(yè)中的應用。預計到2025年，傳統(tǒng)行業(yè)將成為云市場的主導，并且金融、工業(yè)、汽車等細分領域的云支出將持續(xù)增長。

云加速發(fā)展

來源：艾瑞咨詢

在數(shù)字時代，云服務、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字化行業(yè)的發(fā)展離不開軟硬件產(chǎn)品“交替迭代、互為支撐”的循環(huán)上升特征。其中，云服務作為數(shù)字化行業(yè)中的一個重要組成部分，通過云原生理念和工具逐步實現(xiàn)優(yōu)化，但為了更好地支持數(shù)字化的深入發(fā)展，底層硬件也需要加速變革以更好地釋放軟件能力，支持業(yè)務創(chuàng)新。

為加速數(shù)字化進程，算存網(wǎng)資源作為關鍵“燃料”，通過將軟件能力卸載到硬件產(chǎn)品上，不僅可以降低硬件虛擬化損耗，還能有效減少業(yè)務進程中算存網(wǎng)資源調(diào)度的內(nèi)耗，提升資源利用率，讓云資源更好地服務于核心業(yè)務。這種方法實現(xiàn)了硬件和軟件之間的優(yōu)化，為數(shù)字化行業(yè)的進一步發(fā)展提供了有力支持。

其中，Chiplet等芯片架構設計和利用RDMA實現(xiàn)網(wǎng)絡加速等技術的應用，可以有效地提升硬件產(chǎn)品的性能和穩(wěn)定性，實現(xiàn)更加高效的數(shù)據(jù)交換和處理。同時，結合NVMe實現(xiàn)存儲加速也有助于提高存儲性能和速度，更好地支持業(yè)務創(chuàng)新。

底層硬件逐步完成升級替換，將進一步驅動上層大數(shù)據(jù)平臺和人工智能平臺更好地支持業(yè)務創(chuàng)新，推動數(shù)字化行業(yè)的深入發(fā)展。總的來說，軟硬件產(chǎn)品的“交替迭代、互為支撐”的循環(huán)上升特征在數(shù)字化行業(yè)中應用廣泛，尤其在云服務、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)等領域，將為數(shù)字化經(jīng)濟的繁榮發(fā)展提供更好的支持。

釋放數(shù)智平臺能力

來源：艾瑞咨詢

在過去幾年，函數(shù)即服務（FaaS）已成為Serverless架構的核心產(chǎn)品形式，云廠商也已將數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)等基礎軟件和能力平臺納入Serverless產(chǎn)品矩陣中。此外，隨著客戶對自動化能力的更高需求，Serverless理念已經(jīng)進一步滲透到容器、中間件、文件系統(tǒng)、人工智能、云視頻、云通信等領域，與FaaS一起成為了端到端的云軟件開發(fā)套裝，成為了“All-on-Serverless”的云產(chǎn)品迭代浪潮。

未來，企業(yè)幾乎所有的業(yè)務都可以基于Serverless架構，免去客戶部署、維護和管理應用的繁瑣，按需觸發(fā)執(zhí)行、擴縮容和付費。這將使得客戶能夠更加聚焦于核心業(yè)務，敏捷搭建業(yè)務模塊，無限逼近于零運維成本和零資源浪費。Serverless架構的優(yōu)勢不僅在于方便的部署、管理和付費模式，更在于其實現(xiàn)了自動擴展、動態(tài)管理和高可用性等關鍵功能。這意味著企業(yè)可以大大節(jié)省IT資源和時間成本，同時提高業(yè)務的敏捷性和可擴展性，更好地適應市場變化和客戶需求。

總的來說，Serverless架構以其快速部署、自動管理和按需付費等特性，逐漸成為云計算領域的主流趨勢并持續(xù)迭代升級。企業(yè)可從中受益，獲得更加靈活、低成本、高效能的IT支持，實現(xiàn)數(shù)字化轉型和業(yè)務創(chuàng)新。

Serverless在云原生中的全滲透

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2022年，隨著語言大模型與產(chǎn)業(yè)應用的銜接日益緊密，行業(yè)領軍企業(yè)開始積極推出適合具體業(yè)務場景的行業(yè)大模型，以滿足不同領域的企業(yè)需求。這些企業(yè)通過提供算力、核心算子庫和軟件平臺一體化服務，幫助企業(yè)將基礎模型能力與生產(chǎn)流程融合，與頭部客戶合作推廣落地案例。

未來，預訓練大模型作為面向AI模型生產(chǎn)的基礎設施將加速應用。這些模型可以通過遷移學習和微調(diào)等方式，快速適應不同領域的業(yè)務場景，并提高模型的性能和準確性。此外，與模型部署和調(diào)用相關的技術和平臺也將得到進一步的優(yōu)化，以降低企業(yè)使用大模型的成本和門檻。

例如，鞏固智能算力基建、提高模型與業(yè)務場景目標適配度、基于調(diào)用成本明確投入產(chǎn)出的平衡點等是其規(guī)模商用的優(yōu)化方向。這些優(yōu)化將有助于推動大模型在不同領域的商業(yè)應用和落地。以語音識別為例，預訓練大模型能夠提高模型的準確性，但由于其計算量大、內(nèi)存占用高，增加了部署的復雜度和成本。因此，優(yōu)化算力和內(nèi)存管理成為了推廣大模型的重要課題。

總的來說，語言大模型的商業(yè)應用將逐漸成為AI領域的主要趨勢之一。企業(yè)可以通過采用預訓練大模型，結合具體業(yè)務場景的微調(diào)，快速實現(xiàn)AI應用，并提高服務質(zhì)量和用戶體驗。與此同時，基于成本效益的考慮也將成為大型模型應用落地的重要因素之一。

預訓練大模型的基建意義

“助推AI模型效率化生產(chǎn)”

來源：艾瑞咨詢

巨頭企業(yè)：行業(yè)/場景大模型開發(fā)+全棧式工具封裝

? 通用數(shù)據(jù)訓練下的大模型，引入行業(yè)實際業(yè)務積累的樣本數(shù)據(jù)和特有知識，設計行業(yè)領域特色算法任務，提升大模型對行業(yè)應用的適配性；

? 優(yōu)化開發(fā)工具以降低使用門檻，培育開發(fā)者生態(tài)

腰部/初創(chuàng)廠商：基于API進行二次開發(fā)或提供模型調(diào)優(yōu)服務

? 非頭部梯隊廠商很難支撐大模型訓練成本，或可基于開放的API接口，完成效率化的AI模型生產(chǎn)；

? 可能出現(xiàn)一批初創(chuàng)企業(yè)，負責承擔大模型調(diào)優(yōu)工作，服務于應用開發(fā)或解決方案廠商

2022年，Midjourney的AI畫作《太空歌劇院》在社交平臺瘋狂傳播，為AI生成圖片的應用帶來了新的熱潮。2023年初，由ChatGPT主導的AIGC概念徹底出圈。AIGC是一種全新的內(nèi)容生產(chǎn)方式，是利用現(xiàn)有文本、音頻文件或圖像創(chuàng)建新內(nèi)容的技術，它使用機器學習算法，從數(shù)據(jù)中學習要素，一般基于跨模態(tài)大模型打造，包括基于素材的部分生成和基于指令的完全自主生成和生成優(yōu)化。得益于數(shù)據(jù)積累和計算成本的下降，AIGC可幫助生成數(shù)字化內(nèi)容的初稿，產(chǎn)品包括AI繪畫、平面設計、對話系統(tǒng)、虛擬數(shù)字人、搜索引擎、代碼生成等，提高數(shù)字化內(nèi)容的豐富度、生產(chǎn)效率與創(chuàng)造性。

AIGC技術的快速發(fā)展，主要得益于模型的進步。多模態(tài)模型的出現(xiàn)，使得模型可以對圖像、文本、音頻等多種媒體進行處理和組合，使得生成內(nèi)容的質(zhì)量和多樣性得到了大幅提升。此外，在訓練模型的過程中，生成的結果被納入到訓練數(shù)據(jù)中，不斷迭代和優(yōu)化模型的準確性。這一過程中，大量的計算資源和數(shù)據(jù)積累都是必不可少的，這也是AIGC技術在近年來得到快速發(fā)展的重要原因之一。

由于AIGC技術在數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)方面的廣泛應用，其為數(shù)字媒體、文化創(chuàng)意、廣告營銷等領域帶來了新的商業(yè)機會。對于數(shù)字媒體和文化創(chuàng)意領域而言，AIGC技術可以幫助創(chuàng)作者更快捷、高效地生成內(nèi)容，助力其創(chuàng)作工作；對于廣告營銷行業(yè)而言，AIGC技術可以在更短的時間內(nèi)創(chuàng)作更具有創(chuàng)意的廣告，提高品牌的知名度和影響力。因此，隨著技術的進一步推廣和商業(yè)化應用，AIGC技術將加速其在多個領域的普及，并成為數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)的重要技術手段之一。

AIGC技術提升創(chuàng)作者生產(chǎn)效率與質(zhì)量

來源：艾瑞咨詢

AIGC技術價值：以ChatGPT為例

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當前傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集方式已經(jīng)越來越無法滿足企業(yè)對全面、豐富的數(shù)據(jù)需求，這對企業(yè)高效利用數(shù)據(jù)自身價值造成了很大的影響。解決這個問題的有效途徑之一，就是結合物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)、Web系統(tǒng)和傳統(tǒng)信息系統(tǒng)的泛化數(shù)據(jù)采集形式，以擴大樣本數(shù)量并擴充數(shù)據(jù)維度多樣性，有利于多領域行業(yè)及時應對實際場景應用中的未知情況。

而泛化數(shù)據(jù)處理難度的提升，則進一步催生了數(shù)據(jù)處理、分析方式的進化。以機器學習為主的智能技術，在獲取數(shù)據(jù)進行模型訓練與優(yōu)化的同時，通過發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化等功能，反哺企業(yè)更好的對采集數(shù)據(jù)進行預測與控制。這種方式可以有效地從海量數(shù)據(jù)中獲取有用的信息，并可以通過無監(jiān)督的方式自動生成模型來完成預測和控制，從而提高數(shù)據(jù)分析的效率和準確性，使企業(yè)能夠更好地應對市場變化和需求變化，提高其競爭力。

為了達到實現(xiàn)采集與應用效率**化這個目的，企業(yè)需要制定相關的策略和規(guī)范，從而確保泛化數(shù)據(jù)采集的可靠性和有效性。同時，還需要關注數(shù)據(jù)采集過程中的隱私和安全問題，保護用戶的個人信息和企業(yè)的機密信息。這樣才能確保泛化數(shù)據(jù)采集的順利進行，并為企業(yè)帶來更多的商業(yè)價值。

泛化數(shù)據(jù)采集的多領域行業(yè)應用價值

來源：艾瑞咨詢

工業(yè)數(shù)字孿生是基于數(shù)據(jù)和工業(yè)機理模型的集成融合，旨在構建虛實雙向交互的閉環(huán)優(yōu)化系統(tǒng)，以模擬現(xiàn)實環(huán)境的工業(yè)生產(chǎn)。

其三大特征包括全生命周期實時映射、綜合決策和閉環(huán)優(yōu)化。

全生命周期實時映射是指在孿生系統(tǒng)中，生產(chǎn)設備和生產(chǎn)過程在實際生產(chǎn)過程中不斷產(chǎn)生數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)隨時被采集并反饋到虛擬孿生模型中，以實現(xiàn)實時映射。由此，生產(chǎn)廠家可以在虛擬環(huán)境中對生產(chǎn)過程、生產(chǎn)設備進行控制，以模擬現(xiàn)實生產(chǎn)的環(huán)境。

綜合決策是指在工業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)中，利用孿生模型采集到的數(shù)據(jù)和機理模型對生產(chǎn)過程進行綜合分析和判斷，制定相應的決策方案。

閉環(huán)優(yōu)化是指孿生模型在孿生系統(tǒng)中產(chǎn)生的優(yōu)化結果，通過控制生產(chǎn)過程和生產(chǎn)設備，在實際生產(chǎn)過程中產(chǎn)生反饋，使得孿生模型和實際生產(chǎn)環(huán)節(jié)不斷進行優(yōu)化，最終達到閉環(huán)優(yōu)化的目的。

目前，工業(yè)數(shù)字孿生的應用主要集中在實時監(jiān)測管控和虛實相映階段，并且尚未邁向診斷分析和預測優(yōu)化階段。未來，工業(yè)數(shù)字孿生將更加注重虛實融合的應用，推動“由虛擬實-由虛映實-虛實互映-由虛控實”的孿生閉環(huán)。

在中短期內(nèi)，加速實現(xiàn)“由實向虛的真實映射”，空間維度上將由部分孿生對象間的簡單關聯(lián)，向多孿生對象間的自動化、智能化的協(xié)同共進發(fā)展；時間維度上將由孿生對象關鍵生命周期單獨孿生的碎片化應用，向“生產(chǎn)à報廢”全生命周期孿生應用發(fā)展。

在中長期內(nèi)，將不斷沉淀工業(yè)機理模型以推進“由虛向實的準確模擬”，構建面向物理對象精準化映射的孿生對象模型，形成綜合決策并反饋，達到診斷分析乃至預測優(yōu)化的目的，推動工業(yè)全業(yè)務流程閉環(huán)優(yōu)化。

工業(yè)數(shù)字孿生

「采集解構-仿真映射-模擬孿生-預測優(yōu)化」

的閉環(huán)交互流程

來源：艾瑞咨詢

十年來，以深度學習為代表的人工智能應用廣泛，但是高質(zhì)量的數(shù)據(jù)依然是人工智能良好應用的前提條件。因此，在這種情況下，數(shù)據(jù)科學家、數(shù)據(jù)分析師等不得不把大量的時間和精力用于數(shù)據(jù)的準備工作，也即常說的“臟活”，這在小場景中尤為明顯。這種現(xiàn)象會導致高級人才的大量時間都被用來做低級工作，ROI不高，人工智能的應用面臨著很大的挑戰(zhàn)。

為了解決這個問題，一系列的解決方案出現(xiàn)了。首先，預訓練大模型已經(jīng)在一定程度上減少了所需的數(shù)據(jù)樣本，使得初步數(shù)據(jù)處理的代價更小了。其次，數(shù)據(jù)治理本身也是一個發(fā)現(xiàn)規(guī)律的過程，人工智能已經(jīng)開始借助自身的優(yōu)勢來幫助數(shù)據(jù)治理。通過利用人工智能技術挖掘數(shù)據(jù)的隱含規(guī)律，數(shù)據(jù)治理的效率得到了提高。

未來，隨著模型通用性的進一步增強和交互方式的日趨簡單，這種人工智能對數(shù)據(jù)治理的反哺作用將越來越明顯。數(shù)據(jù)治理將逐漸變成人工智能為主、人工為輔的工作。通過將人工智能技術和人工智能自身在數(shù)據(jù)治理方面的優(yōu)勢結合起來，各種組織和公司可以更加高效地管理、分析和應用其海量的數(shù)據(jù)。這將為各類領域提供更好的數(shù)據(jù)支持，促進人工智能技術在各個領域的運用。

人工智能在數(shù)據(jù)管理中的應用示例

來源：艾瑞咨詢

在信息化時代，隨著各種應用的使用，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)迅速增長，但是這些數(shù)據(jù)往往并未打通，也受制于當時技術條件，無法進行低成本大規(guī)模的分析。這些問題促使了中臺建設和數(shù)智模型構建的出現(xiàn)，以及BI的廣泛使用。如何更廣泛地賦能業(yè)務應用是當前數(shù)字化建設的重點，數(shù)用一體成為了普遍關注的話題。

數(shù)用一體強調(diào)的并不是數(shù)據(jù)和應用的緊耦合，而是指兩者應形成動態(tài)閉環(huán)，使得數(shù)據(jù)能夠在應用中自動流動并被自動化地治理。而在這個過程中，數(shù)據(jù)安全和人工智能也貫穿于幾乎每一個環(huán)節(jié)。

未來，隨著技術的不斷進步，數(shù)用一體將得到更好的實現(xiàn)。首先，業(yè)務人員可以通過低零代碼創(chuàng)建的應用，讓數(shù)據(jù)自動治理且落入數(shù)據(jù)層，實現(xiàn)數(shù)據(jù)即時可用的目標。其次，數(shù)據(jù)分析不再以獨立的形式存在，而是嵌入到應用中，并直接賦能給一線業(yè)務人員，從而提高分析的效率和精度。這種趨勢將使得數(shù)據(jù)從一個孤立的領域逐漸走向應用和業(yè)務的融合，從而**限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值。

HTAP數(shù)據(jù)庫、湖倉一體、低零代碼、GraphQL、敏捷BI以及基于NL2SQL的即席搜索和流程挖掘等技術，將為數(shù)用一體的不同環(huán)節(jié)提供支持，幫助企業(yè)更好地構建數(shù)字化體系，實現(xiàn)整體ROI的提升，使得數(shù)據(jù)和應用能夠形成良性循環(huán)，相互促進，從而更好地服務于業(yè)務需求

數(shù)用完整閉環(huán)示意圖

來源：艾瑞咨詢

自從我國在2020年提出了“雙碳”目標以來，綠色低碳理念已經(jīng)從概念轉變?yōu)檎?、制度和市場的行動計劃，并且已?jīng)成為一種重要的發(fā)展趨勢，可以看到，數(shù)字化綠色化的協(xié)同發(fā)展也已經(jīng)成為了一項重大的舉措。

從宏觀政策環(huán)境來看，多個國家部委正在配合引導數(shù)字化綠色化協(xié)同發(fā)展從概念轉變?yōu)閷嶋H行動。例如，國家發(fā)改委、工信部、能源局，以及多個地方政府紛紛出臺了一系列支持綠色低碳發(fā)展的政策和措施，包括關于能源、工業(yè)、交通、建筑等方面的限制和規(guī)定，以推動各個行業(yè)和領域向著更可持續(xù)性和環(huán)保的方向努力。

從資本市場來看，交易所以及監(jiān)管機構也開始越來越重視企業(yè)綠色低碳責任，大規(guī)模碳中和基金也開始頻繁出現(xiàn)。這一趨勢表明了投資人對于節(jié)能減排和環(huán)境保護等可持續(xù)發(fā)展指標的重視，也反映出了市場上對于綠色低碳產(chǎn)品和技術的需求逐漸增長。

從市場需求來看，政府綠色采購進一步夯實，不同行業(yè)綠色供應鏈建設從概念走向實踐，市場上對于具有環(huán)保理念的企業(yè)和產(chǎn)品的認可度逐漸提高。這為數(shù)字產(chǎn)業(yè)和數(shù)字廠商提供了更多的機會，讓他們更容易地充分利用數(shù)字化技術來推動綠色低碳發(fā)展。

對于數(shù)字產(chǎn)業(yè)和數(shù)字廠商而言，綠色低碳發(fā)展也有望推動行業(yè)的升級和發(fā)展。一方面，綠色低碳的驅動力可以讓以數(shù)據(jù)中心為核心的數(shù)字技術產(chǎn)品更加高效、智能和環(huán)保，讓數(shù)字化領域更加便捷和可持續(xù)。另一方面，綠色低碳也可以帶來新的數(shù)字化業(yè)務機會，例如智能城市建設、數(shù)字化環(huán)保監(jiān)測等方面的服務和解決方案。

總的來說，數(shù)字化綠色化的協(xié)同發(fā)展已經(jīng)成為一種趨勢和行動計劃，對于數(shù)字產(chǎn)業(yè)和數(shù)字廠商而言，綠色低碳發(fā)展有望帶來更多的機遇和企業(yè)發(fā)展空間。同時，這也為國家和全球在可持續(xù)性發(fā)展的路徑上向著更加可持續(xù)、環(huán)保和綠色的方向不斷邁進提供了新的方式和思路。

來源：艾瑞咨詢